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Enregistrement W4396685249 · doi:10.5194/acp-24-5235-2024

Technical note: Characterization of a single-beam gradient force aerosol optical tweezer for droplet trapping, phase transition monitoring, and morphology studies

2024· article· en· W4396685249 sur OpenAlexaff
Xiangyu Pei, Yikan Meng, Yueling Chen, Huichao Liu, Song Yao, Zhengning Xu, Fei Zhang, Thomas C. Preston, Zhibin Wang

Notice bibliographique

RevueAtmospheric chemistry and physics · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric aerosols and clouds
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesKey Research and Development Program of Zhejiang ProvinceFundamental Research Funds for the Central UniversitiesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésAerosolOptical tweezersParticle (ecology)ChemistryRaman spectroscopyTrappingAnalytical Chemistry (journal)Mie scatteringPhase (matter)OpticsMaterials scienceScatteringMolecular physicsLight scatteringChromatography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Single particle analysis is essential for a better understanding of the particle transformation process and to predict its environmental impact. In this study, we developed an aerosol optical tweezer (AOT) Raman spectroscopy system to investigate the phase state and morphology of suspended aerosol droplets in real time. The system comprises four modules: optical trapping, reaction, illumination and imaging, and detection. The optical trapping module utilizes a 532 nm laser and a 100 × oil immersion objective to stably trap aerosol droplets within 30 s. The reaction module allows us to adjust relative humidity (RH) and introduce reaction gases into the droplet levitation chamber, facilitating experiments to study liquid–liquid phase transitions. The illumination and imaging module employs a high-speed camera to monitor the trapped droplets, while the detector module records Raman scattering light. We trapped sodium chloride (NaCl) and 3-methyl glutaric acid (3-MGA) mixed droplets to examine RH-dependent morphology changes. Liquid–liquid phase separation (LLPS) occurred when RH was decreased. Additionally, we introduced ozone and limonene/pinene to generate secondary organic aerosol (SOA) particles in situ, which collided with the trapped droplet and dissolved in it. To determine the trapped droplet's characteristics, we utilized an open-source program based on Mie theory to retrieve diameter and refractive index from the observed whispering gallery modes (WGMs) in Raman spectra. It is found that mixed droplets formed core–shell morphology when RH was decreased, and the RH dependence of the droplets' phase transitions generated by different SOA precursors varied. Our AOT system serves as an essential experimental platform for in situ assessment of morphology and phase state during dynamic atmospheric processes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,250 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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